為了實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的人工智能，各方都在尋找解決方法。在現(xiàn)有的技術(shù)和產(chǎn)品上進(jìn)行優(yōu)化是一種收效更快的方法，然而具有革命性的新技術(shù)更能引起關(guān)注。其中，量子計(jì)算和類腦芯片每一次的進(jìn)展都吸引了大量關(guān)注，它們的發(fā)展是否已經(jīng)達(dá)到預(yù)期？

AI、量子計(jì)算、類腦芯片都是很早就被提出，但AI時(shí)代對(duì)量子計(jì)算和類腦芯片的需求更加迫切。原因是傳統(tǒng)的馮·諾依曼結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了瓶頸，馮·諾依曼結(jié)構(gòu)中計(jì)算模塊和存儲(chǔ)單元分離，CPU在執(zhí)行命令時(shí)必須先從存儲(chǔ)單元中讀取數(shù)據(jù)，所以即便CPU處理的速度再快，也要等內(nèi)存。由此，基于馮·諾依曼結(jié)的AI計(jì)算面臨算力提升以及“內(nèi)存墻”等挑戰(zhàn)。

馮·諾依曼結(jié)構(gòu)

那么，量子計(jì)算和類腦芯片都具備引領(lǐng)AI發(fā)展的潛力，這兩種計(jì)算方式目前進(jìn)展如何？

量子計(jì)算

你以為的量子計(jì)算

量子計(jì)算機(jī)用“量子比特（qubits）”來(lái)存儲(chǔ)數(shù)，相比現(xiàn)在計(jì)算機(jī)使用的經(jīng)典比特，傳統(tǒng)的二進(jìn)制存儲(chǔ)數(shù)據(jù)只能是“0”或“1”的某狀態(tài)，而1個(gè)量子位可以同時(shí)存儲(chǔ)0和1，通過量子力學(xué)實(shí)現(xiàn)疊加。因此，量子計(jì)算能解決目前計(jì)算機(jī)系統(tǒng)無(wú)法解決的問題。

當(dāng)然，提到量子計(jì)算許多人可能會(huì)想到的是量子計(jì)算的超強(qiáng)計(jì)算能力，比如一臺(tái)50量子比特的設(shè)備運(yùn)算速度可達(dá)每秒1125億億次，秒殺目前世界最強(qiáng)超級(jí)計(jì)算機(jī)。當(dāng)然，還有人期待量子計(jì)算實(shí)現(xiàn)許多當(dāng)下的計(jì)算機(jī)還不能實(shí)現(xiàn)的問題，比如密碼破解，模擬量子物理系統(tǒng)，模擬材料學(xué)、化學(xué)和生物學(xué)，以及解決人工智能中的很多問題。

但實(shí)際情況如何？

據(jù)了解，1980年代，量子計(jì)算機(jī)多處于理論推導(dǎo)狀態(tài)，1994年彼得·秀爾（Peter Shor）提出量子質(zhì)因數(shù)分解算法。到了2011年5月11日，加拿D-Wave 系統(tǒng)公司發(fā)布了號(hào)稱“全球第一款商用型量子計(jì)算機(jī)”的計(jì)算設(shè)備“D-Wave One”，含有128個(gè)量子位。不過，該量子設(shè)備是否真的實(shí)現(xiàn)了量子計(jì)算當(dāng)前還沒有得到學(xué)術(shù)界廣泛認(rèn)同，只有證據(jù)顯示D-Wave系統(tǒng)在運(yùn)作的時(shí)邏輯不同于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)。

之后，NASA、Google、IBM、新南威爾士大學(xué)、美國(guó)馬里蘭大學(xué)學(xué)院市分校相繼在量子計(jì)算上取得一些進(jìn)展，越來(lái)越多的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、公司和國(guó)家加入了量子計(jì)算的競(jìng)爭(zhēng)。2018年，巨頭們的競(jìng)爭(zhēng)更加激烈。

2018年量子計(jì)算備受關(guān)注

CES 2018上，英特爾宣布成功設(shè)計(jì)、制造和交付49量子比特（量子位）的超導(dǎo)測(cè)試芯片Tangle Lake。6月，英特爾稱研究人員正在測(cè)試一種微小的新型“自旋量子位”芯片，這款芯片比鉛筆的橡皮擦還小，是目前英特爾最小的量子計(jì)算芯片。

2018年3月，谷歌推出一款名為Bristlecone的芯片，據(jù)悉Bristlecone芯片擁有超導(dǎo)電路制成的72個(gè)量子比特，據(jù)稱是最大的量子芯片，超過IBM的50量子比特和英特爾的49量子比特。

同月，百度宣布成立量子計(jì)算研究所，開展量子計(jì)算軟件和信息技術(shù)應(yīng)用業(yè)務(wù)研究，計(jì)劃在五年內(nèi)組建世界一流的量子計(jì)算研究所，并逐步將量子計(jì)算融入到業(yè)務(wù)中。

還是3月，微軟宣布發(fā)現(xiàn)馬約拉納費(fèi)米子的存在證據(jù)，下一步會(huì)將費(fèi)米子轉(zhuǎn)化為量子，并希望在2018年年底實(shí)現(xiàn)，并在5年內(nèi)向其他企業(yè)提供可用的量子計(jì)算機(jī)。

5月，微軟又在Build大會(huì)上宣布要在五年內(nèi)造出一臺(tái)擁有100個(gè)拓?fù)淞孔颖忍氐牧孔佑?jì)算機(jī)，并將其整合到微軟云Azure中。

阿里巴巴量子實(shí)驗(yàn)室施堯耘團(tuán)隊(duì)也在5月宣布成功研制當(dāng)前世界最強(qiáng)的量子電路模擬器太章。太章成功模擬了 81（9x9）比特 40 層的作為基準(zhǔn)的谷歌隨機(jī)量子電路，之前達(dá)到這個(gè)層數(shù)的模擬器只能處理 49 比特。

還是5月，《科學(xué)進(jìn)展》雜志以《A chip that allows for two-dimensional quantum walks》為題報(bào)道了上海交通大學(xué)金賢敏團(tuán)隊(duì)通過“飛秒激光直寫”技術(shù)制備出節(jié)點(diǎn)數(shù)達(dá)49×49的光量子計(jì)算芯片。據(jù)悉，這是目前世界上最大規(guī)模的三維集成光量子計(jì)算芯片。

9月的阿里云棲大會(huì)上，阿里CTO、達(dá)摩院院長(zhǎng)張建鋒表示達(dá)摩院已經(jīng)開始研發(fā)超導(dǎo)量子芯片和量子計(jì)算系統(tǒng)。

10月，華為在全聯(lián)接大會(huì)期間正式發(fā)布量子計(jì)算模擬器HiQ云服務(wù)平臺(tái)，包括量子計(jì)算模擬云服務(wù)以及量子編程框架。

12月，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)郭光燦院士團(tuán)隊(duì)宣布成功研制出一套精簡(jiǎn)、高效的量子計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)。

2019年首個(gè)獨(dú)立商用量子計(jì)算機(jī)推出但不被看好

量子計(jì)算在2018年引發(fā)了不少的關(guān)注，剛進(jìn)入2019年，量子計(jì)算又引發(fā)巨大關(guān)注。上周報(bào)道，CES 2019上IBM宣布推出世界上首個(gè)專為科學(xué)和商業(yè)用途設(shè)計(jì)的集成通用近似量子計(jì)算系統(tǒng)IBM Q System One，并且，IBM還計(jì)劃于2019年在紐約Poughkeepsie開設(shè)首個(gè)IBM Q 量子計(jì)算中心。

IBM Q系統(tǒng)的目標(biāo)是解決當(dāng)前經(jīng)典系統(tǒng)無(wú)法處理的被認(rèn)為是過于復(fù)雜的問題，幫助開發(fā)者構(gòu)建量子計(jì)算機(jī)與常規(guī)架構(gòu)計(jì)算機(jī)之間的接口。IBM同時(shí)指出IBM Q旨在解決量子計(jì)算最具挑戰(zhàn)性問題之一：持續(xù)保持用于執(zhí)行量子計(jì)算的量子位的質(zhì)量。

IBM看好量子計(jì)算的未來(lái)應(yīng)用包括尋找新的方法模擬金融數(shù)據(jù)，隔離關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)因素以進(jìn)行更好的投資，或者找到跨系統(tǒng)的最佳路徑，以實(shí)現(xiàn)超高效的物流和優(yōu)化交付的運(yùn)營(yíng)。

IBM在量子計(jì)算的商業(yè)化方面走的更遠(yuǎn)，其在2016年就開發(fā)出具有5位量子比特的量子計(jì)算機(jī)，并向公眾免費(fèi)開放IBM Q量子計(jì)算機(jī)的云訪問權(quán)限。

不過，外界并不看好IBM的首個(gè)獨(dú)立商用量子計(jì)算機(jī)，外媒The Verge稱：像IBM Q System One這樣的量子計(jì)算系統(tǒng)仍然是實(shí)驗(yàn)性的。在涉及到現(xiàn)實(shí)生活的計(jì)算時(shí)，你的筆記本電腦可能更強(qiáng)大。Tech Crunch評(píng)論指出，對(duì)于大多數(shù)商業(yè)應(yīng)用，一臺(tái)20-Bit的機(jī)器還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。更有評(píng)論表示，IBM只是在自己的實(shí)驗(yàn)設(shè)備外面加了一個(gè)華麗的外殼而已。

除了IBM，澳大利亞新南威爾士大學(xué)也在近日發(fā)布消息，表示該校量子計(jì)算與通信技術(shù)卓越中心（CQC2T）的研究人員已經(jīng)證明，他們開創(chuàng)性的單原子技術(shù)可以適用于構(gòu)建3D硅量子芯片，實(shí)現(xiàn)具有精確的層間對(duì)準(zhǔn)和高精度的自旋狀態(tài)測(cè)量，并達(dá)成全球首款3D原子級(jí)硅量子芯片架構(gòu)，朝著構(gòu)建大規(guī)模量子計(jì)算機(jī)邁出了重要一步。

只是，IBM的首個(gè)獨(dú)立商用量子計(jì)算機(jī)都發(fā)布之后就備受質(zhì)疑，實(shí)驗(yàn)室里的突破需要多長(zhǎng)時(shí)間才能為構(gòu)建大規(guī)模量子計(jì)算貢獻(xiàn)力量也不得而知。

因此，量子計(jì)算確實(shí)是未來(lái)重要的方向，各個(gè)國(guó)家和巨頭也投入大量資金進(jìn)行研發(fā)，但是想要達(dá)到理想中的量子計(jì)算的狀態(tài)，還有很長(zhǎng)的路要走，在火熱的發(fā)展中理性看待。

類腦芯片

類腦芯片架構(gòu)是模擬人腦的神經(jīng)突觸傳遞結(jié)構(gòu)，通過模仿人腦工作原理使用神經(jīng)元和突觸的方式替代傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)，使芯片能夠進(jìn)行異步、并行、低速和分布式處理信息數(shù)據(jù)，并具備自主感知、識(shí)別和學(xué)習(xí)的能力。

類腦芯片在2018年1月迅速引發(fā)了廣泛關(guān)注，因此斯坦福大學(xué)研究院電子與微系統(tǒng)技術(shù)實(shí)驗(yàn)室的Jeehwan Kim教授在《自然》雜志上發(fā)表的一篇論文表示其與研究員們使用一種稱為硅鍺的材料研發(fā)了一款人工突觸芯片，可支持識(shí)別手寫字體的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

IBM TrueNorth引發(fā)轟動(dòng)

不僅是學(xué)術(shù)界，在工業(yè)界，IBM不僅在量子計(jì)算的商用化方面進(jìn)展迅速，在類腦芯片的研究中先人一步。2011年8月在模擬人腦大腦結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，研發(fā)出兩個(gè)具有感知、認(rèn)知功能的硅芯片原型TrueNorth引發(fā)轟動(dòng)。

2014年TrueNorth第二代發(fā)布，大小只有郵票大小的硅片上集成了100萬(wàn)個(gè)“神經(jīng)元”，256個(gè)“突觸”，4096個(gè)并行分布的神經(jīng)內(nèi)核，用了54億個(gè)晶體管，其性能相比第一代也有不小的提升，功耗方面每平方厘米消耗20毫瓦，是第一代的百分之一，直徑為幾厘米，是第一代的十五分之一。

IBM稱如果 48 顆TrueNorth芯片組建起具有 4800 萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)，這48顆芯片的“智力水平”將與普通老鼠相似。

2014年IBM發(fā)布第二代TrueNorth之后，直到2017年11月，科技部的消息稱IBM公司即將開發(fā)由64個(gè)TrueNorth類神經(jīng)形態(tài)芯片驅(qū)動(dòng)的新型超級(jí)計(jì)算機(jī)，該新型超級(jí)計(jì)算機(jī)能進(jìn)行大型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)分析，可用于高速空中真假目標(biāo)的區(qū)分，功耗比傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)芯片降低4個(gè)數(shù)量級(jí)。

不過，2014年IBM公布TrueNorth后，深度學(xué)習(xí)先驅(qū)和Facebook AI研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Yann LeCun在一篇文章中寫道，該芯片在執(zhí)行使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行圖像識(shí)別的時(shí)候會(huì)遭遇困難。

英特爾Loihi芯片比蝦腦復(fù)雜

比IBM的TrueNorth新型超級(jí)計(jì)算機(jī)消息早兩個(gè)月，英特爾在2017年9月推出了自學(xué)習(xí)神經(jīng)芯片Loihi，據(jù)悉Loihi由 128 個(gè)計(jì)算核心組成，每個(gè)核心有 1024 個(gè)人工神經(jīng)元，整個(gè)芯片共有超過 13 萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和 1.3 億個(gè)突觸連接。

與所有的神經(jīng)元芯片一樣，Loihi模仿了大腦的運(yùn)作方式，以“刺激神經(jīng)元”作為其基本的計(jì)算基礎(chǔ)，根據(jù)環(huán)境的不同反饋模式進(jìn)行操作，這些神經(jīng)元代替了傳統(tǒng)硅片中的邏輯門，沒有將信息作為二進(jìn)制的1和0進(jìn)行處理，而是將它們發(fā)送的信號(hào)加權(quán)，使其功能比二進(jìn)制更加模擬。

英特爾稱Loihi比當(dāng)今處理器能耗比提升高達(dá)1000倍，并且稱該芯片可以適應(yīng) Go 語(yǔ)言并使用它學(xué)習(xí)，Loihi完全不需要依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)和大量算力的深度學(xué)習(xí)，可以自主學(xué)習(xí)（self-learning）。

也就是說(shuō)，Loihi可以在單個(gè)芯片上完成訓(xùn)練和推理，用于現(xiàn)實(shí)世界中需要實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)的設(shè)備：自動(dòng)駕駛無(wú)人機(jī)和汽車，實(shí)時(shí)適應(yīng)環(huán)境中發(fā)生的狀況；用攝像頭找尋失蹤人口；或者讓紅綠燈自動(dòng)適應(yīng)交通狀況。

在2018年，英特爾神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算項(xiàng)目主管Mike Davies預(yù)測(cè)，機(jī)器人將是神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的殺手級(jí)應(yīng)用。并表示英特爾已經(jīng)向特定研究合作伙伴提供了首批開發(fā)系統(tǒng)，他們正在進(jìn)行感知、馬達(dá)控制、信息處理等多種應(yīng)用的研究。

需要指出的是，從神經(jīng)元數(shù)量上看，Loihi 芯片比一個(gè)簡(jiǎn)單的蝦腦更復(fù)雜一些。而人類大腦由超過 800 億個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成，也就是說(shuō)，這個(gè)芯片距離模擬人類大腦的內(nèi)部的復(fù)雜行為還很遙遠(yuǎn)。

高通的Zeroth芯片到神經(jīng)處理引擎

高通也在類腦芯片上積極布局，2013年，高通表示正在打造一個(gè)全新的計(jì)算處理器，這項(xiàng)技術(shù)能夠模仿人類的大腦和神經(jīng)系統(tǒng)，讓終端更加智能，可以預(yù)測(cè)需求，高通將其命名為Zeroth。

2015年，高通表示Zeroth的“腦啟發(fā)計(jì)算”研究項(xiàng)目在2014年取得了顯著進(jìn)步，針對(duì)為仿生脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研發(fā)的構(gòu)架和工具，高通已經(jīng)開始收集一些指定公司的反饋。高通同時(shí)表示Zeroth團(tuán)隊(duì)與Planet GmBH合作，展示了在驍龍和Zeroth平臺(tái)上運(yùn)行深度卷積遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的力量。移動(dòng)終端完全基于光學(xué)字符識(shí)別（OCR）的手寫識(shí)別首次得到驗(yàn)證。

高通還用裝載該芯片的機(jī)器小車進(jìn)行了演示，使小車在受人腦啟發(fā)的算法下完成尋路、躲避障礙等任務(wù)。

MWC 2015上，高通正式發(fā)布驍龍820以及使用這一處理器的軟硬件結(jié)合“認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)”Zeroth。高通表示借助這一平臺(tái)，智能手機(jī)將變得更加聰明，可以在用戶發(fā)出指令前預(yù)測(cè)其需求。

2016年，名為高通Snapdragon神經(jīng)處理引擎的SDK搭載Qualcomm Zeroth機(jī)器智能平臺(tái)，特別進(jìn)行優(yōu)化以發(fā)揮Snapdragon的異構(gòu)運(yùn)算功能。

不過，由于Zeroth在設(shè)計(jì)之初并不是專為AI手機(jī)和移動(dòng)終端AI芯片的計(jì)算方案，在功耗和運(yùn)算效率上仍然有著自己的瓶頸，因此，針對(duì)AI手機(jī)和AI終端的AI芯片高通推出了更為契合的AI Engine，Zeroth也沒有更多消息。

中國(guó)團(tuán)隊(duì)的類腦芯片

除了芯片巨頭們，國(guó)內(nèi)AI芯片初創(chuàng)公司西井推出了自主研發(fā)的擁有100億規(guī)模的神經(jīng)元人腦仿真模擬器（Westwell Brain）和可商用化的5000 萬(wàn)類腦神經(jīng)元芯片（DeepSouth）兩款產(chǎn)品，其中可商用化的芯片能模擬5000萬(wàn)級(jí)別的“神經(jīng)元”，總計(jì)50多億“神經(jīng)突觸”，據(jù)悉該芯片具備“自我學(xué)習(xí)、自我實(shí)時(shí)提高”的能力，還可直接在芯片上完成計(jì)算，不需要通過網(wǎng)絡(luò)連接后臺(tái)服務(wù)器，可在“無(wú)網(wǎng)絡(luò)”情況下使用。

還有國(guó)內(nèi)的小型類腦芯片研究團(tuán)隊(duì)AI-CTX，據(jù)稱他們?cè)O(shè)計(jì)出的一款類腦芯片模型，不僅每個(gè)神經(jīng)元都具有跟人腦神經(jīng)元類似的電學(xué)特征與動(dòng)態(tài)參數(shù)，具有簡(jiǎn)單的運(yùn)算與存儲(chǔ)功能。還采用一種特殊的布線方式，使各芯片之間的交流突破物理限制，增加芯片群組的原有網(wǎng)絡(luò)，擅長(zhǎng)處理如溫度、氣壓、人體信號(hào)、loT等包含時(shí)間參數(shù)的數(shù)據(jù)。

小結(jié)

量子計(jì)算和類腦芯片都可能成為改變AI的兩大技術(shù)，但即便巨頭們投入大量資源進(jìn)行研發(fā)，這兩項(xiàng)技術(shù)仍面臨許多挑戰(zhàn)，規(guī)模化應(yīng)用也沒有明確的時(shí)間表。這兩項(xiàng)技術(shù)也被不斷質(zhì)疑，IBM推出首款量子計(jì)算機(jī)之后面臨質(zhì)疑，對(duì)于谷歌將在2018年實(shí)現(xiàn)量子霸權(quán)的樂觀態(tài)度，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手阿里巴巴也提出質(zhì)疑。

各大公司的研究成果表明，像IBM TrueNorth這樣的類腦芯片運(yùn)行的效率還不及在傳統(tǒng)架構(gòu)上運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片。英特爾實(shí)驗(yàn)室的高級(jí)首席工程師和首席科學(xué)家 Narayan Srinivasa 也承認(rèn)英特爾的Loihi芯片在使用一些深度學(xué)習(xí)模型時(shí)表現(xiàn)不好。

不過，Heriot-Watt大學(xué)教授Michael Hartmann在最新的論文中寫道：“我和我的同事希望建立第一臺(tái)專用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)，使用最新的'量子'技術(shù)而不是AI軟件。通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和量子計(jì)算兩個(gè)計(jì)算分支結(jié)合起來(lái)，希望能夠產(chǎn)生突破，讓AI以前所未有的速度運(yùn)行，在很短的時(shí)間內(nèi)自動(dòng)做出非常復(fù)雜的決策?！碑?dāng)然，Michael Hartmann也表示這需要十年或更長(zhǎng)的時(shí)間。